大语言模型原理基础与前沿 检索增强型黑盒语言模型

大语言模型原理基础与前沿 检索增强型黑盒语言模型

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的兴起

近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（Large Language Model，LLM）逐渐成为了自然语言处理领域的研究热点。从早期的统计语言模型到如今基于 Transformer 架构的预训练模型，LLM 在文本生成、机器翻译、问答系统等方面取得了令人瞩目的成果。特别是 GPT-3、BERT、PaLM 等模型的出现，将 LLM 的能力推向了新的高度，展现出强大的语言理解和生成能力。

1.2 黑盒语言模型的局限性

然而，现有的 LLM 大多是基于端到端训练的“黑盒”模型，其内部工作机制难以解释，缺乏可解释性和可控性。同时，这些模型的知识主要来源于训练数据，对于训练数据中未出现过的事实性知识或最新信息 often exhibit limitations in their ability to provide accurate and up-to-date information.

1.3 检索增强型语言模型的提出

为了解决上述问题，研究者们开始探索将外部知识库引入 LLM，构建检